HELLO, WELCOME TO MY WORLD

01 · About

关于我

惠彬的头像
惠彬
学校南京大学
学历硕士
毕业时间2027.06
英语雅思 7.0
教育背景
2024.09 — 2027.06
南京大学 · 硕士 · 人文地理学
学业奖学金一等奖
旅游社会调查方法经济地理
2020.09 — 2024.06
南京大学 · 本科 · 人文地理与城乡规划
专业排名前 25%,本校保研
C 语言数理统计方法GIS 空间统计

具备游戏产品分析与数据分析经验,熟悉各品类游戏和游戏开发运营流程,熟悉相关业务指标。

擅长从用户体验角度分析问题,并结合数据指标进行产品调优。

具备良好的跨岗位沟通协作能力,希望长期在游戏行业发展。

游戏拆解用户研究数据分析策划文档 UE 蓝图关卡白盒任务流程 DemoLLM / AI 工作流
02 · Projects

项目经历

从游戏行业训练营到个人科研,贯穿「数据 + 游戏分析」两条主线。

腾讯互娱 · 未来信号空间站

2025.05 — 2025.10
行业实习 · 游戏分析 / 用户研究
  • 行业与产品研究:持续追踪行业动态、新品表现与年轻玩家趋势,从玩家体验、产品运营和用户需求等维度提炼分析结论;
  • 问题洞察:参与用户调研与反馈分析,将玩家的主观感受拆解为具体体验问题、形成原因与可讨论的优化方向;
  • 项目成果:完成十余篇小报告、5 篇重点产品观察与分析,参与 2 次实际商业课题,部分成果被官方采纳。
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项目目的

持续理解游戏行业、新品表现与年轻玩家偏好,为游戏分析、用户研究和行业观察提供信息支持。

工作链路

行业信息追踪 → 热门产品筛选 → 玩法与运营拆解 → 玩家反馈归纳 → 形成结构化观察与优化思路。

产出成果

完成十余篇日常小报告、5 篇重点产品观察与分析,并参与 2 次实际商业课题;部分分析成果被官方采纳。

世界遗产品牌效应分析

个人科研项目
数据分析 · 因果效应 · AB 实验
  • 问题建模:围绕世界遗产称号是否影响城市旅游发展,将研究问题转化为可验证的指标、变量与假设;
  • 独立分析:构建 267 个城市多年面板数据库,完成数据清洗、模型选择、DID 估计、假设检验与稳健性验证;
  • 结论表达:将统计结果转化为具有实际解释性的结论,形成从问题拆解、分析建模到结果验证和表达的完整流程。
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项目目的

评估世界遗产称号对城市旅游发展的实际影响,并识别影响出现的时间与范围。

分析架构

多源数据收集 → 267 城市多年面板构建 → 变量与指标设计 → 多时期 DID 估计 → 稳健性检验 → 结果解释。

研究验证

围绕模型假设、对照关系与稳健性开展多轮检验,避免只凭单一结果下结论,并将统计结果转化为可解释的研究发现。

用户评论文本大数据分析

个人科研项目
Qwen · HDBSCAN · Python
  • 用户洞察:面向 10 万条以上携程评论,从真实用户表达中识别体验主题、内容偏好与潜在需求;
  • 技术实现:独立编写 Python 爬虫与处理程序,使用 Qwen 向量化和 HDBSCAN 聚类,将非结构化文本转化为可分析类别;
  • 质量控制:调用大模型 API 辅助清洗、分类和类别解释,并人工复核边界样本,提高大规模文本处理效率与结果可靠性。
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项目目的

从大规模用户评论中识别高频主题、观点与潜在体验问题,把非结构化文本转化为可分析的信息。

技术流程

携程评论爬取 → Python 清洗与去重 → Qwen 文本向量化 → HDBSCAN 分层密度聚类 → LLM 分类命名 → 结果解释。

模型分工

聚类算法负责从语义向量中发现自然主题,大模型 API 负责辅助清洗、分类与类别解释,人工复核边界样本与最终命名。

03 · Game Capability

游戏能力

覆盖游戏分析、任务与关卡设计,以及可落地的游戏开发实践。

🔍

游戏分析与判断

从核心循环、目标与反馈、内容节奏、成长系统、商业化和玩家动机等维度综合评估游戏,理解产品如何吸引玩家、建立持续目标并维持长期体验。

🧭

体验设计

从目标体验出发组织任务流程、主控动线、剧情触发与关卡白盒,关注玩家在每个节点看见什么、学会什么,以及失败后能否获得有效反馈。

🕹️

游戏开发能力

熟悉 UE 编辑器与 Blueprint,能够搭建关卡白盒,实现物体交互、条件触发和完整任务流程 Demo。

⚖️

创意与快速落地能力

重视创意的独特性、游戏性与专业性,也会评估实现难度和资源取舍;愿意主动试用新工具,把想法快速做成可讨论、可验证的原型。

06 · Skills

专业技能

📊

数据分析

使用 SQL、Excel、Python、PowerBI 完成数据清洗、分析与可视化;熟悉 SQL JOIN、聚合查询、窗口函数和用户行为分析流程。

📈

统计建模

熟悉 回归分析、DID、RDD 等方法,了解 A/B Test 的实验设计、显著性检验与效果评估。

🌐

英语水平

雅思 7.0,听说读写精通,半年欧洲交换经历。

🛠️

专业软件

Office、Stata、SPSS、ArcGIS、Notion、XMind、PS 等。

07 · AI Workflow

AI 技能与工作流

把大模型接入真实流程:从数据抓取、结构化解析到 Agent 工作流,都用 AI 跑通并落地。

使用工具
🤖

对话类通用大模型

ChatGPT、Claude、DeepSeek、Kimi、豆包,能够根据任务特点选择模型并开展多轮对话。

💻

智能 Agent 与工作台

Codex、Claude Code 属于编码 Agent,可读取项目、修改代码并运行任务;WorkBuddy 更接近承载长期任务与个人工作流的 Agent 工作台。

🔧

Agent 与工作流平台

使用 Dify 编排 Prompt、RAG 知识库、变量和条件节点,搭建多步工作流及可交互 AI NPC。

🔌

模型 API 与向量化

调用 DeepSeek 等大模型 API完成分类与结构化输出,并使用 Qwen 进行文本向量化,衔接聚类、检索和分析流程。

AI 辅助工作
💡

创意与内容辅助

用于创意发散、角色对话、任务方案和多个表达版本的生成,再由自己筛选方向、调整体验目标与表达风格。

💻

个人工具开发

辅助需求拆解、代码实现、问题排查与测试,加快网页、求职助手和交互原型从想法到可运行版本的过程。

🧱

工作流搭建

辅助设计节点、变量、数据流和异常处理,并通过多轮测试修正流程,形成可重复使用的自动化工作流。

🧹

数据与文档处理

辅助文本清洗、分类标注、结构化提取、资料归纳和文档输出,再由人工检查事实、逻辑与结果边界。

我对 AI 的看法

AI 适合把 0 推到 0.5

AI 擅长快速发散、搭建框架、整理资料和生成多个候选方案。生图与视频工具还能把抽象想法快速变成示意原型,减少策划、美术和其他岗位之间的沟通成本。

🎭

体验目标仍由策划定义

AI 可以提供点子和复刻成熟形式,却不知道我希望玩家获得怎样的体验。独特创意、系统性思考和审美选择仍来自人,AI 降低执行成本的同时,反而放大了这些能力的价值。

✂️

完整不等于有效

AI 容易追求模块齐全、套用行业概念或制造没有依据的精确数字。策划需要结合信息价值、阅读成本、实现难度与资源条件进行删减,判断哪些值得做、哪些应当放弃。

🧪

用否定体现判断力

在任务拆解实践中,我否定过把“剧情梗概”当作“玩家任务流程”、强行情绪打分和不断增加图表的方案。AI 能持续局部优化,但人必须先判断方向是否正确。

我的人机分工原则

个人见解

AI 负责提高“产出答案”的效率,策划负责判断“什么才是正确的问题”。我会让 AI 承担发散、整理、结构化和重复执行,再由自己确定方向、筛选方案、解释设计为何有效,并通过玩家体验、数据或实际原型验证结果。

实际项目

秋招助手 · 秋招信息管理系统

个人项目 · 全栈
React + TypeScript + Express · AI 工作流
  • AI 快捷解析:粘贴招聘链接或自然语言,AI 自动识别「公司 / 投递 / 面试 / 状态更新」意图,批量提取结构化字段并入库;
  • 面试复盘 AI 分析:结构化 Prompt 让模型输出优势、不足、改进建议与关键收获(JSON),辅助面试复盘;
  • 信息源自动抓取:RSS / HTML 抓取招聘信息,规则初筛 + AI 语义解析 + 跨源去重,支持飞书、OfferStar 等来源;
  • 可解释岗位匹配:建立求职画像,为招聘线索生成 0–100 分、推荐等级、命中理由与信息缺口,并识别游戏策划岗位族;
  • 工程实现:Vite + React + TS 前端,Express 后端,本地 JSON 数据持久化与定时抓取调度;匹配引擎使用本地规则,不编造个人经历。
投递总览
投递总览
信息源抓取
信息源抓取
公司管理
公司管理
AI智能解析
AI智能解析
查看系统详情

项目目的

解决秋招信息来源分散、重复录入、状态难追踪和面试复盘缺乏结构的问题,建立个人统一管理入口。

系统架构

React + TypeScript 前端 → Express 服务层 → 本地 JSON 数据存储;信息抓取与 AI 解析作为独立流程接入。

核心功能

投递与公司管理、招聘抓取、自然语言快捷录入、面试复盘,以及求职画像、岗位族识别、可解释匹配和按匹配度排序。

智能 NPC「阿阮」· 古镇茶馆老板娘

在线体验
Dify Chatflow · 游戏智能 NPC
  • 有知识边界:按世界观设定聊镇上的怪谈,不越界编造;
  • 有经营行为:能精确报价算账,价格逐字不出错;
  • 有关系状态:随玩家态度增减好感度,并分级解锁身世秘密;
  • 有安全底线:面对注入攻击和出格内容,用角色化的方式拒绝。
🔗 在线体验 AI NPC → 🎮 前往游戏作品详情 →
系统架构
玩家输入
  ├─→ 知识检索节点(雾溪镇志 + 价目表 | 父子分段·全文父块 | 混合检索 TopK=3)
  └─→ 态度判断 LLM(轻量模型,温度 0,输出好感度增减值)
        → 代码节点(防御性解析 | 单轮 ±5 钳制 | 总分 0–100 封顶)
        → 变量赋值(会话变量 favorability,跨轮持久化)
              ↓
        主回复 LLM(人设卡 + 菜单 + 当前好感度 + 知识库上下文)
              ↓
        角色化输出
数据分层设计
数据类型存储位置理由
公开世界观(镇志/传说/怪谈)RAG 知识库量大、叙事性、模糊查询
角色秘密(身世/暗线)仅 system prompt不进知识库,好感度解锁才有意义
精确小数据(菜单价格)system prompt必须逐字精确,RAG 检索不可靠
关系状态(好感度)会话变量跨轮持久、按会话隔离
三个关键设计取舍

1. 信息分层:公开信息进知识库,角色隐私只进 prompt

三个秘密(玉佩、守陵人家世、等哥哥十年)故意不写进知识库。知识库是「全镇人都知道的事」,prompt 是「只有她自己知道的事」——秘密进了知识库,玩家直接提问就能套出来,好感度分级解锁就形同虚设。权限和存储位置是一回事。

2. 数据分级:精确数据不走 RAG

调试发现:价目表即使被检索进上下文,模型仍凭「语感」编造价格(5 文的报 8 文),还会被自己编过的历史价格「锚定」。结论:RAG 擅长模糊查找,但 LLM 对检索到的数字没有精确性自觉。最终把 5 行菜单直接写进 system prompt,知识库只放叙事内容——对应生产环境里「结构化数据走工具调用/数据库」。

3. 判断与生成分离:两个模型各干各的

好感度裁判用低温轻量模型(只输出一个整数),主回复用主模型。实践验证:裁判节点开思考模式后,输出混入 <think> 推理标签,导致下游数字解析全部失败、好感度永远不更新。分类/裁判任务不需要思考能力——思考在这里不是增强,是污染源。

04 · Games

游戏经历

偏好 RPG、ARPG、开放世界与魂 Like 游戏,同时广泛体验二次元、独立叙事、策略及多人竞技等品类。

个人理解与核心机制分析

个人理解:RPG 的核心是让玩家通过角色成长、选择与反馈逐步建立身份认同,战斗、探索和任务都应服务于“成为这个角色”的体验。

核心机制:角色塑造、成长构筑、任务选择、叙事反馈,以及围绕身份与目标形成的持续推进循环。

个人理解:开放世界的自由不只是地图够大,而是玩家能自主发现目标、选择路线,并通过环境获得持续的探索动机。

核心机制:探索驱动、兴趣点密度、环境叙事、移动节奏,以及远近目标之间的持续牵引。

个人理解:MMORPG 的长期体验建立在成长、社交与内容循环的相互支撑上,玩家关系本身也是重要内容。

核心机制:角色养成、团队分工、社交关系、经济系统、日常节奏与版本目标。

个人理解:类魂游戏的高难度并非单纯惩罚,而是推动玩家观察、尝试、学习规则,并最终获得突破感。

核心机制:战斗反馈、敌人学习、资源风险、关卡捷径,以及“失败—理解—再挑战—突破”的循环。

个人理解:ARPG 的即时战斗手感与构筑成长需要互相验证,让操作与养成都能持续改变战斗结果。

核心机制:输入响应、动作反馈、敌我节奏、技能组合、装备成长与战斗验证。

个人理解:二次元游戏以角色和世界观建立情感连接,再通过稳定内容供给维持玩家与角色的长期关系。

核心机制:角色吸引、获取与培养、战斗验证、剧情活动,以及版本内容与商业化节奏。

个人理解:射击游戏的对抗质量来自清晰手感、空间决策和信息博弈,反馈必须让玩家理解每次胜负的原因。

核心机制:枪械手感、命中反馈、交战距离、掩体路线、资源控制与团队协作。

个人理解:SLG 的吸引力来自长期目标下的资源规划、势力成长与玩家博弈,即使操作频率较低,每次决策也应产生可感知的长期影响。

核心机制:资源生产与消耗、城市或部队成长、联盟协作、地图争夺、赛季目标与长期策略选择。

个人理解:肉鸽的随机性应带来新的决策,而非单纯制造波动,使每次重开都有值得尝试的策略。

核心机制:构筑组合、风险收益、局内成长、局外解锁、随机变化与失败后的再开动力。

RPG / 开放世界 / MMORPG
巫师3 · 通关 50h+荒野大镖客2 · 40h+ GTA5 · 通关 50h+上古卷轴5 · 30h+ 神界:原罪2 · 通关底特律变人 · 通关 尼尔:机械纪元 · 30h+古剑奇谭三 · 游玩中逆水寒 · 游玩中
魂 Like / ARPG
黑暗之魂1&3 · 通关 60h+艾尔登法环 · 通关 60h+ 只狼 · 全结局 70h+空洞骑士 · 本体+DLC 100h+ 匹诺曹的谎言 · 20h+黑神话:悟空 · 20h+无限机兵 · 15h+
二次元内容型
原神 · 60 级 700+ 天崩坏:星穹铁道 · 70 级 400+ 天 绝区零 · 55 级 200+ 天
多人 / 射击 / 竞技
和平精英 · 20h+使命召唤逃离塔科夫 · 10h+狙击精英
叙事 / 独立 / 策略 / 肉鸽
风之旅人 · 通关极乐迪斯科 · 10h+锈湖系列 奥日系列 · 通关双人成行双影奇境 · 通关 动物井苏丹的游戏 · 通关地狱边境 · 通关 去月球 · 通关胡闹厨房小小梦魇 杀戮尖塔 · 30h+文明6哈迪斯 · 10h+以撒的结合 · 20h+
休闲手游
剑与远征保卫萝卜欢乐斗地主天天酷跑 忍者必须死植物大战僵尸王者荣耀荒野乱斗 元气骑士贪吃蛇大作战地铁跑酷
05 · Works

游戏作品

游戏方向的实践作品,含任务流程 Demo、游戏拆解分析与智能 NPC。

视频 DEMO · 任务流程
QUEST 01 · 任务流程

任务流程 Demo

可操控的任务流程演示:角色移动至各剧情点,结合文字说明对应步骤,完整呈现主控动线与剧情触发。

UE 蓝图白盒场景任务动线
查看场景规划与玩家动线
任务 Demo 场景规划与玩家动线图
任务场景规划 · 区域功能 · 交互点 · 玩家动线
游戏拆解 崩坏:星穹铁道游戏图标
QUEST 02 · 游戏拆解

《崩坏:星穹铁道》系统玩法拆解报告

围绕《崩坏:星穹铁道》的系统与玩法循环,从养成、战斗、内容运营等维度进行结构化拆解。

系统拆解玩法循环二次元
查看网页版报告 →
任务拆解 巫师 3:狂猎游戏图标
QUEST 03 · 任务拆解

《巫师3:狂猎》血腥男爵任务拆解

拆解《巫师3》经典任务「血腥男爵」,分析其任务结构、分支设计与叙事表达手法。

任务结构分支设计叙事分析
查看报告 →
AI 游戏 NPC 🍵
QUEST 04 · 智能 NPC

智能 NPC「阿阮」· 古镇茶馆老板娘

基于 Dify Chatflow 搭建的游戏智能 NPC,具有世界观知识边界、经营行为、好感度状态与角色化安全回应。

Dify ChatflowRAG 知识库好感度系统
在线体验 → 📋 展开完整搭建详情
08 · Profile

自我评价与个人兴趣

认真协作,保持好奇,也希望在长期投入中持续成长。

工作方式与能力
💬

沟通能力

重视把事情讲清楚:先确认目标、背景和关键分歧,再有结构地说明判断、依据与下一步;能够进行跨部门、跨岗位沟通,减少协作中的信息偏差。

🧩

逻辑分析

能够拆解策划案或玩法的目标、结构与优劣,分层分析具体原因,识别相关关系与因果关系,并通过数据、案例或实际测试检查自己的判断。

🤝

团队协作

重视共同目标与责任边界,及时同步进度并认真听取反馈;面对不同观点时,优先推动团队形成可执行的共识。

🧠

思考与探索

喜欢观察人、社会与日常现象,并追问事物背后的原因,不满足于记住结论;面对新问题时,愿意查找资料、动手验证并不断修正理解。

审美与取舍

对视觉呈现、内容表达和体验节奏有一定的审美判断,能够结合目标分辨重点、控制信息密度并做出取舍;也会持续接触优秀作品,在观察、分析与实践中提升自己的审美能力。

🎯

职业期待

希望长期在游戏行业发展,在真实项目和团队协作中持续提升自己、学习新的知识与方法,并逐步创造更好的玩家体验。

个人兴趣与生活
🎮

各类文娱内容

喜欢打游戏、看小说和刷抽象视频,关注年轻一代的内容趋势,也喜欢沉浸在游戏与小说构建的虚拟世界中。

🚲

运动与自然

喜欢游泳、骑行、散步、逛公园和接触大自然,在运动与户外活动中补充能量。

🎒

旅行

喜欢见识不同的人文风情,并从中收获灵感和创意;曾以背包客方式独自游历欧洲 9 国。

09 · Contact

联系我

期待与你交流游戏策划相关的机会。

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